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公开(公告)号:CN116316853A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310362043.3
申请日:2023-04-03
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽大学
IPC分类号: H02J3/38 , H02J3/00 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要: 一种分布式电源频繁并离网风险评估方法及系统,属于电力系统技术领域,解决现有的风险评估方法未考虑在保护装置作用下的分布式电源频繁并离网对电网造成影响的问题;本发明的技术方案根据电网的拓扑结构、各节点的用电功率和分布式电源的发电功率,计算电网潮流以及节点电压偏移,根据预设的电压上限值、下限值,循环判断并入节点的分布式电源是否存在频繁并离网情况,从而对分布式电源频繁并离网的风险进行评估,本发明的技术方案解析过程清晰、效率高,对于不同电压等级、不同结构的电网具有普遍适用性,并且能准确反映实际工程中分布式电源的运行方式。
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公开(公告)号:CN113203899A
公开(公告)日:2021-08-03
申请号:CN202110429665.4
申请日:2021-04-21
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC分类号: G01R31/00
摘要: 一种基于故障录波的换流站故障判别系统及方法,属于电力系统故障判别技术领域,解决如何实现换流站信息采集及故障综合全面判别问题,基于不同判别区域故障判别模型,考虑了换流站各区域之间协调配合,不依赖单一判据且不依赖于故障典型数据,实现故障快速精准定位;建立了快速通讯网络,实现了换流站各区域之间信息快速交互,具有故障判别准确、速度快特点,能够最大限度地保持换流站稳定运行;相比于传统换流站各故障独立判断,未考虑各判别区域之间相互配合,本发明提出故障判别方法,考虑了换流站各区域之间协调配合,不依赖单一判据,实现故障快速定位,把故障锁定在最小范围内,极大减少了故障带来损失,有效增强了换流站供电可靠性。
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公开(公告)号:CN113159361A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202011398686.6
申请日:2020-12-03
申请人: 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
摘要: 本发明的一种基于VDM和Stacking模型融合的短期负荷预测方法及系统,采集负荷序列数据,并输入到事先训练好的预测模型,进行负荷预测并输出预测结果;其中,预测模型的训练步骤如下:采用VMD算法将获取到的原始负荷序列分解为不同的固有模态分量IMF;计算每个IMF负荷分量序列的ApEn值;把每一个ApEn值作为一个随机分量,基于Stacking的思想,XGBoost和长短期记忆神经网络来构建模态分量IMF的预测模型;通过将上述预测模型对各模态分量IMF的预测结果叠加得到最终预测结果,再进行加权融合。相比传统方法的结果,本发明方法的结果表明基于多模型融合的Stacking集成学习方法在电力负荷预测中有良好的应用效果。
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公开(公告)号:CN113986690B
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202111214419.3
申请日:2021-10-19
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明公开了一种输变电设施二次保护用智能警报装置及其警报方法,包括装置外壳,所述装置外壳内侧固定连接有下层板和上层板;通过设置数据采集模块、数据处理模块和控制模块,且数据采集模块、数据处理模块和控制模块内部设置有温度检测模块,数据采集模块对温度检测模块和输变电设施的监测数据进行获取,通过数据处理模块对获取的数据进行分析,并且与对应的阀值进行对比,若监测数据达到预设阀值,控制模块根据反馈的信号控制固定板外侧的警报指示灯进行警报,并且每个警报指示灯对应不同的故障警报,进而达到了警报的效果。
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公开(公告)号:CN114814457B
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202210427816.7
申请日:2022-04-22
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC分类号: G01R31/08 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明提供一种基于VGG16算法的高压交流线路智能故障诊断方法及系统包括:根据图3所示双端供电系统原理图,搭建故障模型,其中,#imgabs0#为线路两端电源电压,Zm、Zn为电源等效阻抗,f为系统频率,l1为故障区内线路长度,l2为故障区外线路长度;在电力系统仿真软件MATLAB中搭建高压交流线路仿真模型;在建立的仿真模型里面设置不同的工况并运行,获取对应工况的输电线路双端电流数据;将步骤3生成的首末两端电流数据输入MATLAB程序绘制成图片,将双端电流绘制在同一张图上。可以作为VGG16网络训练与测试的样本;每一种输出类型都生成足够量的样本后将样本输入VGG16网络进行训练与测试。解决了缺乏样本、诊断耗时较长以及依赖人工诊断的技术问题。
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公开(公告)号:CN118096128A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410347685.0
申请日:2024-03-26
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明公开了一种基于电力网络的关键电路保障系统及方法,涉及了电力保护技术领域,包括监测中心,所述监测中心通信连接有数据因子采集模块、数据因子匹配模块、数据因子分析模块以及安全预警模块;根据关键电路设置若干个电路数据采集点,并在每个电路数据采集点中设置环境摄取装置与温度摄取装置,通过环境摄取装置获取电路数据采集点的环境因子,通过温度摄取装置获取电路数据采集点的温度因子;对环境因子与温度因子进行数据因子匹配,生成数据因子对;根据数据因子对获取该电路数据采集点的平衡均值;根据平衡均值生成相应的安全系数,并根据安全系数生成相应的预警信息。
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公开(公告)号:CN117746155A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311838056.X
申请日:2023-12-28
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/26 , G06V10/48 , G06V10/46
摘要: 本发明涉及刀闸状态识别,具体涉及一种基于图像识别的刀闸状态识别方法,采集待识别刀闸图像,并对待识别刀闸图像进行预处理;提取预处理后的待识别刀闸图像的刀闸特征,并根据刀闸特征确定待识别刀闸的类型;根据待识别刀闸的类型和预处理后的待识别刀闸图像确定待识别刀闸的第一状态识别结果;检测预处理后的待识别刀闸图像的直线并过滤,得到刀闸状态图像,并从刀闸状态图像中提取特征向量;对刀闸状态图像进行尺度空间极值检测,确定关键点的位置和所在尺度,并生成待匹配图像;根据待识别刀闸图像和待匹配图像的关键点特征向量确定待识别刀闸的第二状态识别结果;本发明提供的技术方案能够有效克服对变电站中刀闸状态识别准确度较低的缺陷。
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公开(公告)号:CN111337751B
公开(公告)日:2022-05-24
申请号:CN202010244070.7
申请日:2020-03-31
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
发明人: 丁津津 , 孙辉 , 高博 , 郑国强 , 李远松 , 张峰 , 汪勋婷 , 谢民 , 王同文 , 叶远波 , 俞斌 , 邵庆祝 , 于洋 , 张骏 , 何开元 , 陈洪波 , 王丽君 , 李圆智 , 谢毓广 , 陈凡 , 肖华锋 , 汤汉松
摘要: 本发明的一种换流站交流侧阻抗在线测试方法,可解决现有阻抗测试方法复杂且准确率低的技术问题。包括以下步骤:S1、生成测试频率序列;S2、在换流站交流侧串联第一组三相扰动电压;S3、提取换流站的第一组三相响应电流;S4、在换流站交流侧串联第二组三相扰动电压;S5、提取换流站的第二组三相响应电流;S6、计算换流站交流侧在测试频率点的阻抗值。本发明的换流站交流侧阻抗在线测试方法可以高效获取具有实时性的HVDC换流站交流侧阻抗特性数据,该数据可应用于换流站‑电网互联系统的稳定性在线分析,为高压直流输电系统的运行提供指导。
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公开(公告)号:CN113115322B
公开(公告)日:2022-04-26
申请号:CN202110389956.5
申请日:2021-04-12
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
摘要: 本发明公开了一种基于5G网络的智能变电站上行信道的无线资源分配方法,其步骤包括:1、构建智能变电站上行网络环境;2、采用自适应调制编码方法,计算变电站内节点的信噪比和比特率;3、以节点传输的最大比特率为目标函数,以5G通信的限制因素为约束条件,建立带有逐步函数的最大比特率优化模型;4、采用频谱效率近似函数重构频谱效率,建立最优比特率线性规划模型,为变电站中每一个节点分配最优的调制编码方案和资源块。本发明能够支持变电站中传感器与巡检机器人的协同资源分配,在满足时延的要求下最大化系统的传输速率。
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公开(公告)号:CN114355240A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202111451134.1
申请日:2021-12-01
申请人: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC分类号: G01R31/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明提供一种配电网接地故障诊断方法及装置,包括:获取配电网的基础拓扑结构故障时的一维零序电流信号,并将一维零序电流信号转换为二维图像;以所述二维图像作为卷积神经网络模型的输入,训练得到基础故障诊断模型;在配电网发生故障时,判断发生故障的拓扑结构是否为基础拓扑结构:若是,则利用基础故障诊断模型对配电网进行故障诊断,输出对应的故障类型;否则,基于基础故障诊断模型,利用迁移学习方法,得到该发生故障的拓扑结构对应的目标故障诊断模型,并利用该目标故障诊断模型对配电网进行故障诊断,输出对应的故障类型。本发明的配电网接地故障诊断方法能够实现不同拓扑结构的故障分类,运用范围广,故障分类快速,准确率高。
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